贷款违约预测数据集LoanDefaultPredictionDataset-nancymaan

数据来源：互联网公开数据

标签：贷款违约, 信用风险, 金融风控, 机器学习, 贷款审批, 风险评估, 数据分析, 违约预测

数据概述：该数据集包含来自贷款申请和审批流程的相关数据，记录了贷款申请人的信息以及最终是否发生贷款违约的情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间跨度为2019年。地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但可以推测为特定地区的贷款市场。数据维度：数据集包括贷款申请人的ID、年份、贷款额度、性别、预先批准情况、贷款类型、贷款用途、信用worthiness、开放信用额度、商业用途、贷款金额、利率、利息率差、预付费用、期限、负摊销、仅利息、一次性付款、房产价值、建筑类型、入住类型、担保方式、总单位数、收入、信用类型、信用评分、共同申请人信用类型、年龄、申请提交时间、贷款价值比（LTV）、地区、担保类型、状态和债务收入比（DTIR）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为Loan_Default.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行初步的数据清洗和整理，但可能存在缺失值和异常值。该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测等金融领域的研究和应用。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于金融风险管理、信用评分模型、贷款审批流程优化等方面的学术研究，如探索不同因素对贷款违约的影响。行业应用：可以为银行、金融机构和信贷公司提供数据支持，特别是在贷款风险评估、客户信用评级、不良贷款预测等方面。决策支持：支持金融机构的贷款决策、风险控制策略制定，以及贷款产品的设计与优化。教育和培训：作为金融风险管理、信用风险评估等课程的教学案例，帮助学生和从业人员理解和掌握贷款违约预测的方法和技术。此数据集特别适合用于构建和验证贷款违约预测模型，帮助用户评估贷款风险，优化信贷决策，提高风险管理效率。